功能查找
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類
databricks.feature_store.entities.feature_lookup。FeatureLookup( table_name: str, lookup_key:聯盟(str、列表(str)), *, feature_names:聯盟(str,列表(str),沒有一個)= None, rename_outputs:可選[Dict [str, str]] = None, timestamp_lookup_key:聯盟(str,列表(str),沒有一個)= None, * * kwargs ) -
基地:
databricks.feature_store.entities._feature_store_object._FeatureStoreObject值類用於指定一個特性來使用的
TrainingSet。- 參數
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table_name——功能表名。
lookup_key——關鍵時使用加入這個功能表
DataFrame傳遞給FeatureStoreClient.create_training_set ()。的lookup_key必須列DataFrame傳遞給嗎FeatureStoreClient.create_training_set ()。的類型lookup_key列在DataFrame必須匹配的類型特征表的主鍵中引用FeatureLookup。feature_names——一個單一特征的名字,名字的列表功能,或沒有查找所有功能(不含主鍵)功能表中的訓練集的時候被創建。如果你的模型要求主鍵功能,你可以作為獨立的FeatureLookups聲明它們。
rename_outputs如果提供,重命名功能
TrainingSet返回的FeatureStoreClient.create_training_set。timestamp_lookup_key- - - - - -
關鍵時使用此功能表上執行時間點查找
DataFrame傳遞給FeatureStoreClient.create_training_set ()。的timestamp_lookup_key必須列DataFrame傳遞給嗎FeatureStoreClient.create_training_set ()。的類型timestamp_lookup_key列在DataFrame必須匹配的類型表中引用該時間戳的關鍵特性FeatureLookup。. .注意:
實驗:這論點可能改變或是刪除在一個未來釋放沒有警告。
feature_name—功能名稱。棄用的0.3.4(磚運行時為9.1毫升)。使用
feature_names。output_name如果提供,重命名輸出的這一特性
FeatureStoreClient.create_training_set。棄用的0.3.4(磚運行時為9.1毫升)。使用rename_outputs。